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Enregistrement W4410633736 · doi:10.1101/2025.05.22.25328092

Evaluating the metabolic effects of neoadjuvant treatment in clear cell renal cell carcinoma using hyperpolarised [1- <sup>13</sup> C]pyruvate MRI

2025· preprint· en· W4410633736 sur OpenAlexfundno aff
Ines Horvat‐Menih, Mary A. McLean, Jonathan R. Birchall, Maria Jesus Zamora Morales, Marta Wylot, Stephan Ursprung, Ramona Woitek, Eva Serrão, Ashley Grimmer, Elizabeth Latimer, Alixander S. Khan, Andrew N. Priest, Andrew B. Gill, Joshua Kaggie, Martin J. Graves, Tristan Barrett, James Wason, Helen Mossop, Martin G. Thomas, Salmiah Md Said, Anne Y. Warren, Kate Fife, Tim Eisen, Athena Matakidou, Will Ince, Brent O’Carrigan, James Jones, Sarah J. Welsh, Thomas J. Mitchell, James N. Armitage, Antony C. P. Riddick, Grant D. Stewart, Ferdia A. Gallagher

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Cambridge Biomedical Research CentreNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Health and Social CareCancer Research UKCanadian Institute for Advanced ResearchAstraZeneca
Mots-clésRenal cell carcinomaOncologyNeoadjuvant therapyCellInternal medicineMedicineEndocrinologyCancer researchChemistryCancerBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite recent advances, ∼50% of people developing renal cell carcinoma (RCC) will die of the disease. The development of new neoadjuvant therapeutic strategies requires reliable companion biomarkers to measure early and successful response to treatment. Tumour size changes are often late markers of response, but novel imaging-based biomarkers may be more accurate for treatment response prediction. Here we evaluated the potential of hyperpolarised carbon-13 MRI (HP 13 C-MRI) as an emerging clinical imaging technique for assessing response to neoadjuvant treatment in RCC, as part of the WIndow of opportunity in REnal cancer (WIRE) trial. The change in LAC/PYR ratio following treatment was variable across the four patients (mean±S.D. %change = +6±27%). LAC/PYR decreased in the patient treated with cediranib monotherapy (−21%), and in one of the patients receiving combination treatment (−14%). A higher LAC/PYR ratio post-treatment was observed in the second patient receiving combination treatment (+21%) and in the patient receiving olaparib monotherapy (+35%). This is the first study to evaluate the potential of clinical HP 13 C-MRI in assessing early treatment response in renal cancer, which detected metabolic changes following treatment in the absence of significant changes in tumour size. Future studies should assess this finding in larger patient cohorts. Patient summary In this study we used an emerging clinical imaging technique, called hyperpolarised carbon-13 MRI, to visualise how kidney cancer changes with drug treatment before surgery. The method visualised rapid changes in cancer metabolism before substantial changes were seen in tumour size, the latter being the conventional method for detecting response to treatment. Hyperpolarised carbon-13 MRI holds promise in informing clinicians which cancers have successfully responded, and which may benefit from a change in treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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